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企业不同人工智能产业化路径及其绩效比较——科大讯飞和海康威视的案例研究

本文对两家案例公司加以研究发现,科大讯飞凭借其人工智能领域的关键技 术在各行业、领域打造人工智能应用产品,将人工智能产业化;而海康威视已经 具备了成熟的产业链条,为了企业产品升级、提高竞争力,将人工智能技术与现 有产品相结合,实现人工智能的产业化。本文归纳了两个企业人工智能产业化的 运行过程,提出了两种人工智能产业化路径,即“人工智能+行业”和“行业+ 人工智能”。并从财务指标和创新指标两方面对科大讯飞和海康威视人工智能产 业化后的绩效进行比较。通过对科大讯飞和海康威视不同的人工智能产业化路径 及其绩效进行比较研究,发现并对它们在人工智能产业化过程中出现的问题进行 归纳,以期为其他准备将人工智能产业化的上市公司提供参考与借鉴。

  • 2021-06-22
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基于用户生成内容的竞争智能建模与经济激励探析

基于用户生成内容的竞争智能建模与经济激励探析

  • 2022-05-13
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基于人工智能的政府治理模式变革研究

基于人工智能的政府治理模式变革研究成果。

  • 2022-05-13
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基于物联网技术的医疗图像数据安全传输模型研究

物联网技术在医疗领域的广泛应用,为医疗服务中医疗数据的安全性和完整性带来巨大挑战。本研究提出了一种用于医学图像诊断文本数据安全的混合安全模型,将二维离散小波变换一级或二维离散小波变换二级隐写技术(2D-DWT-21技术)与提出的混合加密方案相结合。基于峰值信噪比、均方误差、误比特率、结构相似性、结构内容和相关性六个统计参数对系统性能进行评估。发现在2D-DWT-21条件下,图像的峰值信噪比分别达到57.44和56.39。本文模型在峰值信噪比和均方误差等性能上均优于AES加密模型,能够将保密病人的数据隐藏到传输的封面图像中,并且在接收到的stego图像中具有很高的不可见性。

  • 2021-04-19
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以PPP模式助力解决中国城市停车问题——以赣州市为例

随着我国城市停车问题日益突出,部分城市开始采用PPP模式推动城市停车场的投资、建设与运营管理,充分发挥社会资本优势并取得较好效果。文章以赣州市中心城区公共停车场建设PPP项目为例,通过分析项目运作情况与梳理实际运营经验,总结出应优化商业条件,注重政策落实;做好前期设计规划,奠定运营基础;深挖“停车场+”模式,提高停车场非主营业务收入;智慧化建设,节约人力成本,以期为更好的发挥PPP模式优势、提升城市静态交通建设与管理水平提供借鉴与参考。

  • 2021-04-18
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工业互联网平台评价指标体系构建与应用研究

建设和推广工业互联网平台是促进我国制造业提质增效和转型升级的重要抓手,也是全球新一 轮产业竞争的制高点。我国工业互联网平台总体处于起步探索阶段,虽然各类工业互联网平台快速兴起, 但存在无序发展趋势,发展路径不清晰、技术体系不明确、商业模式不健全等问题日益成为制约平台建 设与发展的瓶颈,亟需探索与当前发展需求相适应的工业互联网平台评价引导体系,并通过评价引导各 类平台健康有序发展。为此,本文首先基于提出的工业互联网平台参考架构,明确了构建平台评价框架 及指标体系的基本原则。其次,从平台基础保障、平台关键能力、平台价值效益 3 个维度、9 个方面构建 了评价的基本框架,并给出了具体的评价指标体系和评价方法。最后,针对评价的应用实施,为政府、 行业组织、平台建设方、平台应用企业等主体提出了对策建议。

  • 2021-04-17
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工业互联网平台的演进路径、核心能力建设及应用推广

发展工业互联网平台是构筑现代化产业体系的重要支撑,也是加快制造强国和网络强国建设的关键抓手。针 对我国工业互联网平台在建设探索期面临的发展路径不清、核心功能不明确和规模化应用难度大等挑战,首先提出工业互联网平台成熟度演进路径,将平台分为建设起步、功能完备、应用拓展、专业深耕和生态繁荣5个发展等级;其次,从技术和管理两个层面入手,明确推动平台迭代演进应着力建设的5项核心功能,以及应遵循的6方面运营管理要点;最后,针对平台应用推广,进一步为政府、行业组织、企业和研究机构等主体提供相关对策建议。

  • 2021-04-17
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工业互联网之价值共创模式

不同于消费互联网 ,作为物联网应用的主场 ,工业互联网的发展还处于初级阶 段。除行业知识多样性和企业数字化水平差异大外,还有一个重要原因是缺乏成功的价值 共创模式。本文在对 50 多个国内外企业的工业互联网探索实践进行深入调查/调研,以及价 值共创理论进行梳理和分析基础上,剖析工业互联网发展进程与价值过程,研究工业互联网 的价值共创模式构建方法 ,提出工业互联网的“三联”价值共创模式 ,进而丰富价值共创 理论。

  • 2021-04-17
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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